Evaluación del campo de esfuerzos mediante el análisis, descripción y clasificación de la dinámica temporal de secuencias de imágenes de fotoelasticidad (2020)
La evaluación experimental del campo de esfuerzos es de importancia en múltiples áreas de la ingeniería porque describe la respuesta mecánica que exhibe una estructura al ser sometida a cargas de distinta naturaleza. En este campo de trabajo, los estudios de fotoelasticidad digital sobresalen entre otras técnicas por ser no invasivos, de campo completo, y altamente computacionales. No obstante, su implementación reporta limitaciones en términos de las múltiples configuraciones del polariscopio requeridas para adquirir las imágenes, cantidad de subprocesos computacionales, sesgo en zonas de concentración de esfuerzos, desempeños dependientes de la geometría de la estructura, e imposibilidad de identificar puntos isotrópicos y zonas de inconsistencias. Frente a las oportunidades de estudios en fotoelasticidad digital, esta investigación desarrolla un método basado en casos dinámicos donde la descripción y clasificación del comportamiento temporal del color son utilizados como estrategia clave para la evaluación del campo de esfuerzos en situaciones donde las técnicas convencionales reportan limitaciones. Dentro de los procesos realizados en este trabajo, inicialmente se presenta una conceptualización del campo de esfuerzos en estructuras cargadas, su relación con las propiedades ópticas birrefringentes, y los parámetros que intervienen en la formación de las imágenes con franjas de color. Con ello un repositorio híbrido de imágenes es generado. Posterior a la generación de las imágenes, una estrategia basada en la extracción, selección y clasificación de características es implementada teniendo en cuenta métodos convencionales, la longitud de arco y el conocimiento previo del comportamiento temporal del color dependiendo de las categorías de esfuerzos a la que se asocia. Los resultados demuestran que el método de clasificación de las dinámicas del color presenta mejor desempeño que los métodos convencionales seleccionados y sus derivaciones híbridas propuestas para su mejoramiento.